本文是 Paul Graham《Taste for Makers》的中文修订编译稿，探讨如何判断作品与设计的好坏。文章区分了个人偏好与对质量的判断，指出品味可以进步，并总结了十四项好设计的特征：简洁、经得住时间、解决正确的问题、留有空间、带一点幽默感、需要艰苦工作、看起来不费力、善用对称、向自然学习、是改出来的、可以借鉴、有时显得奇特、往往集中出现、需要勇气。作者强调这些原则不是机械评分表，而是帮助创作者把模糊的感觉转化为具体观察与判断，通过持续追问和修改培养判断力。
作者借用朱光潜《谈美》的开篇，指出在生成式AI让创作门槛彻底降低的时代，人类自身的审美体验正面临危机。文章以椎名林檎的对称美学为例，说明AI生成作品往往带有可溯源的时代标签，难称真正的创作。作者提出在AI时代建立个人审美坐标的三个方法：让AI帮助逆向拆解说不清的审美偏爱、跨越不同媒介捕捉通感、并始终由自己行使最终审美决策权，让AI成为工具而非全部。文章呼吁人们守护缓慢成型、带有体温的审美体验，建立属于自己的偏好与厌恶。
本文是 Paul Graham《What I Worked On》的中文编译，作者回顾了自己早年写作与编程的经历：从中学接触 IBM 1401 与 Fortran，到拥有 TRS-80 后真正开始编程；大学从哲学转向人工智能，自学 Lisp 并重实现 SHRDLU；研究生时期看清早期符号主义 AI 的局限，转而专注 Lisp 并写作《On Lisp》。毕业后赴佛罗伦萨美术学院学画，经历艺术院校的失望，后在美国靠编程与自由职业维生，在 Interleaf 工作并总结出“低端吞掉高端”等重要经验。文章展现了作者在写作、编程与绘画之间追寻能长久留存之事的探索历程。
借鉴 Paul Graham "一座城市里什么样的人最受尊重"的视角，作者逐一分析北京、上海、深圳、广州、杭州、成都、苏州、南京、武汉、西安、重庆等城市对个人发展的隐性评价标准：北京看重重要性，上海强调专业与体面，深圳崇尚把产品做出来，广州懂生意过扎实日子，杭州鼓励尝试新机会，成都提醒事业与生活平衡，苏州追求专业深度，南京重视学问与稳固，武汉凭硬实力立足，西安依托长期工程，重庆在真实经营中成事。作者指出真实环境是城市、行业、机构与身边人的组合，并建议思考三个问题来选择适合自己的城市。
本文分享了作者使用GPT2生成的一组美学提示词，主题为“童趣插画”。作者将照片转化为上半部分真实摄影、下半部分稚拙扁平插画的海报设计，并详细描述了提示词的构造逻辑，包括构图、配色、文字排版等。作者强调通过耐心与AI沟通，逐步打磨出理想效果，并附上了完整提示词及示例图片。
本文分享了作者在GPT2模型下创作手账风格美学提示词的经验，提供了一套详细的提示词模板，用于将照片转化为上下结构的高级设计海报，上半部分保留原始照片，下半部分重构为手写观察图谱，强调直观对比和参与感，并展示了多张示例图片。
作者开设新栏目“价目表”，专为各类商家制作实用的商业海报提示词。本期使用Gemini 3.7生成适合美业（如SPA会所）的轻奢风格服务价目表海报prompt，包含详细的排版、配色、卡片层次与信息架构描述。作者指出Gemini提示词结构简洁清晰，但需额外要求其重新规划配色以适配主题。文末附完整prompt供商用参考。
文章探讨AI时代设计品味的意义。作者认为，随着寻找、参考和生成视觉的工具越来越擅长复现“足够好”的审美，平均水平在提升，但视觉池却在趋同。Pinterest等平台将灵感板变成视觉容器，而生成式AI更是加速了“文化→信息流→情绪板→生成”的反馈循环，使参考物本身变成了作品。作者指出，做出好看的东西从未如此容易，但判断品味是否参与其中却更难了。品味不只是识别或复现好审美的能力，更是决定选择、拒绝、重新诠释并回馈什么的标准——今天的创作选择将塑造明天的文化平均水平。
文章探讨了品味和判断力的本质及其在 AI 时代的价值。品味是在证据不足时识别卓越的能力，通过大量练习和接触多样性培养；判断力则是在风险中为选择承担责任的意愿。文章以 Apple Maps 为例，说明了判断力的不可转移性，指出虽然 AI 可以习得品味，但无法替代人类的判断力和责任感。
文章探讨了AI Agent如何自动化初级开发者的重复性工作，导致入门级岗位减少并阻断传统成长路径。作者指出，未来的核心竞争力不再是解决已知问题，而是培养“品味”和判断力，并给出了包括阅读代码、记录错误、掌握基础等七条具体建议，以帮助开发者在AI时代建立不可替代的认知优势。
本文介绍了一种提示词优化技巧，即“让 AI 来添加佐料”。作者建议不要自己死磕描述词，而是通过给 AI 提供一个原始风格参考，让 AI 学习并生成适合特定场景（如建筑图纸美学）的“风格佐料”。文章展示了如何利用此方法生成高质感的推荐卡片，并分享了具体的提示词模板和 ChatGPT 对话链接，旨在帮助用户利用 AI 提升设计审美，简化工作流程。
文章探讨了 AI 时代程序员价值的重新定义，指出代码正在商品化。真正的顶级程序员需要具备三层能力：从实现者到判断者的能力跃迁，利用 AI 进行单兵作战的杠杆扩张，以及基于架构美学的品味稀缺。文章提供了放弃执念细节、高带宽使用 AI、研读源码等具体修炼路径。
作者基于 10 年 UI/UX 设计经验，结合 AI 工具实践，总结出一套设计审美方法论。文章实测了 5 个 GitHub 上星数最多的 AI 设计 Skill：UI UX Pro Max（自动匹配行业风格）、Taste Skill（原创设计方向）、Impeccable（逐块打磨去 AI 味）、Emil Kowalski Skills（动效细节）、Hallmark（上线前检查），并配以场景演示。作者还分享了 8 条可复用的设计原则，包括先定义再动手、拆解好设计不照搬、先出全貌再逐块改、统一视觉规则等，强调工具在变但好的设计判断力依然无法被 AI 替代。
